Table 个数据框的列数
Table of column counts for a data frame
我有一个数据框,其中包含以字符串形式提供的分类数据列。每列的类别相同,例如:
myDF=data.frame(col1=sample(c("a","b","c"),10,replace=T),
col2=sample(c("a","b","c"),10,replace=T),
col3=sample(c("a","b","c"),10,replace=T))
我想在每个类别中按列生成 table 个计数。
当所有列都包含所有类别时,这可以通过 apply
使用函数 table
完成,例如:
> myDF
col1 col2 col3
1 a c a
2 b b b
3 a a b
4 b b a
5 c c a
6 a a a
7 a c c
8 a a c
9 c a a
10 a a b
> apply(myDF,2,table)
col1 col2 col3
a 6 5 5
b 2 2 3
c 2 3 2
但是,如果一列缺少某些类别,这将不起作用,因为 table
不知道期望的类别:
myDF=data.frame(col1=sample(c("a","b","c"),10,replace=T),
col2=sample(c("a","b","c"),10,replace=T),
col3=sample(c("a","b"),10,replace=T))
给出:
> myDF
col1 col2 col3
1 c a a
2 a a b
3 b a a
4 c c a
5 c a a
6 c c a
7 c b a
8 c b b
9 a a a
10 b b a
> apply(myDF,2,table)
$col1
a b c
2 2 6
$col2
a b c
5 3 2
$col3
a b
8 2
我如何生成一个看起来像第一个的 table,任何缺失的类别都为 0?
您可以收集所有因子水平并在 apply
:
中使用它们
#get the levels from the whole data.frame
all_levels <- levels(unlist(myDF))
#convert each column to factor using the levels from above
#and then use table (which will return a zero for any missing levels)
apply(myDF, 2, function(x) table(factor(x, levels = all_levels)))
输出:
col1 col2 col3
a 1 4 7
b 5 2 3
c 4 4 0
> myDF
col1 col2 col3
1 b a a
2 c b a
3 c c b
4 b a b
5 b c a
6 c c a
7 c b a
8 b a b
9 a c a
10 b a a
我们可以使用mtabulate
library(qdapTools)
t(mtabulate(myDF))
# col1 col2 col3
#a 2 5 8
#b 2 3 2
#c 6 2 0
它适用于 OP post
中提到的两种情况
我有一个数据框,其中包含以字符串形式提供的分类数据列。每列的类别相同,例如:
myDF=data.frame(col1=sample(c("a","b","c"),10,replace=T),
col2=sample(c("a","b","c"),10,replace=T),
col3=sample(c("a","b","c"),10,replace=T))
我想在每个类别中按列生成 table 个计数。
当所有列都包含所有类别时,这可以通过 apply
使用函数 table
完成,例如:
> myDF
col1 col2 col3
1 a c a
2 b b b
3 a a b
4 b b a
5 c c a
6 a a a
7 a c c
8 a a c
9 c a a
10 a a b
> apply(myDF,2,table)
col1 col2 col3
a 6 5 5
b 2 2 3
c 2 3 2
但是,如果一列缺少某些类别,这将不起作用,因为 table
不知道期望的类别:
myDF=data.frame(col1=sample(c("a","b","c"),10,replace=T),
col2=sample(c("a","b","c"),10,replace=T),
col3=sample(c("a","b"),10,replace=T))
给出:
> myDF
col1 col2 col3
1 c a a
2 a a b
3 b a a
4 c c a
5 c a a
6 c c a
7 c b a
8 c b b
9 a a a
10 b b a
> apply(myDF,2,table)
$col1
a b c
2 2 6
$col2
a b c
5 3 2
$col3
a b
8 2
我如何生成一个看起来像第一个的 table,任何缺失的类别都为 0?
您可以收集所有因子水平并在 apply
:
#get the levels from the whole data.frame
all_levels <- levels(unlist(myDF))
#convert each column to factor using the levels from above
#and then use table (which will return a zero for any missing levels)
apply(myDF, 2, function(x) table(factor(x, levels = all_levels)))
输出:
col1 col2 col3
a 1 4 7
b 5 2 3
c 4 4 0
> myDF
col1 col2 col3
1 b a a
2 c b a
3 c c b
4 b a b
5 b c a
6 c c a
7 c b a
8 b a b
9 a c a
10 b a a
我们可以使用mtabulate
library(qdapTools)
t(mtabulate(myDF))
# col1 col2 col3
#a 2 5 8
#b 2 3 2
#c 6 2 0
它适用于 OP post
中提到的两种情况